工业智能创新发展报告（2026年）

目 录一、愿景篇：智能主导的制造新体系 1（一新机遇制造业转型升级与人工智能颠覆性变革迎来历史交汇带全新发展机遇 1（二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放的未来工业图景 3（三新要求未来图景对制造系统提出全面理解精准映射深度决策自主规划的新能力要求 4（四）新体系：智能模型、数字孪生与智能体构筑未来系统架构 6二、技术篇：工业机理与数据智能深度融合 10（一智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域知识更深程度的知 13（二孪生与智能技术的融合实现更高效的建模更精准的描述和更动态进化 15（三）工业智能体向更自主与更协同的规划执行演进 18三、应用篇：制造模式演进与重塑 20（一）研发设计：从效率优先走向高确定性自主性的流程变革 20（二）生产制造：走向效率与柔性多目标平衡兼顾，拓展制造边界 24（三）供应链：走向开放韧性的供应网络 29四、展望篇：迈向未来图景的挑战与建议 34（一）挑战：未来工业图景的实现是一个需要长期探索和坚持的过程 34（二）建议：做好未来准备，迎接智能化的“必答题” 35图目录图1工业人工智能体系架构 7图2针对石化领域某具体问题的工业智能系统运行示例 10图3工业智能技术体系与核心趋势 12图4全生命周期一体化研发流程图 21图5空客代理模型工厂端到端流程 24图6生产制造流程与变革趋势 25图7全面质量管理系统 27图8智能岛柔性生产方式 29图9未来供应链体系图 30图10供应链智能控制塔 33一、愿景篇：智能主导的制造新体系（一）新机遇：制造业转型升级与人工智能颠覆性变革迎来历史交汇，带来全新发展机遇制造业正处于产业全面升级的关键时期一是需求快速变化驱动的Th产制造模式深度重塑使企业将效率提升的重心从“局部工序提速”转向以敏捷和柔性为核心的“全要素生产率提升势。二是传统产业焕新与新兴产业壮大的结构化转型。钢铁、化工、化产品结构，实现“老树发新芽”，从低端同质化竞争转向高端制造，三是制造强国战略目标冲刺，我国步入关键的攻坚阶段2035年要基本“第二步走”产业链价值链高端环节攀升，实现从“制造大国”向“工业强国”的本质跨越。AI创新演进为产业升级带来强劲动能ChatGPT2、OpenClaw等多模态模型、智能体和具身智能前沿领域快速迭代，AI技术从“序列预测”AI，并展现巨大的社会经济变革潜力，驱动制造业智能化从以判别分析为主的“自动化智能”向具备自主决策与Th成能力的“自主化智能”演进一是从单一场景的感知级应用走向更复杂的认知级决策AI二是从静态分析预测走向动态自主优化三是从局部工具应用转向系统级跨流程协同。以往智能技术工具通常作为“外挂”叠加至现有生产体系，AI演变为驱动整个工业系（二）新图景：形成主动创新、柔性自主、韧性开放的未来工业图景产品全生命周期：主动高效与持续增值的创新快速识别潜在三是产品“生产制造全过程：高度自主化和敏捷柔性的生产一是形成几乎无需人工干预的“黑灯”自适应Th产AI加持的“增强型员工”类决策制定与优化，装备产线等在物理意义上具备“自我修复”和“持续进化”能力，将生产效率、加工精度和良率推向理论极限。二是实现极致敏捷和柔性的Th产供应组织全环节：强韧性开放化的资源组织一是实现供应组织全环节协同二是风险异常的提前预警与自愈。面对复杂多变的市场环境与突发的供应链风险，（三）新要求：未来图景对制造系统提出全面理解、精准映射、深度决策和自主规划的新能力要求全面感知理解精准建模分析AIAI的最大特点是“必须对物理世界负责”，即模型的结果最终将落到工艺参数动态调整、机械臂轨迹优化“黑箱”建模方式不深度智能决策自主协同执行区别于依赖固定规则和流程的执行方式，同时打破单设备、单产“感知－建模－决策－执行－反馈”（四）新体系：智能模型、数字孪生与智能体构筑未来系统架构具备能“大脑具备“高保真镜像”，以及一套能将任务意图转化为复杂动作并执行的“执行中枢”AI驱动制造系统的核心要素。架构形态：三个核心引擎、一个基础底座实现综合赋能来源：中国信息通信研究院图1工业人工智能体系架构包括基二是数字孪通常包含工智能模型与数字孪Th二者并非两个并行系统的简单耦合，而是持续融合、相互重构的过程。Th为智能模型提供具备机理约束的训练资源和验证环Th的动态校准与自主优化。数字孪生将大量叠加生成式AI、强化学习等持续沉淀，系统的智能化水平将产生“滚雪球”效应，形成“越用越精准、越用越可靠”的自进化闭环。运行机理：数据机理双驱动下，需求到执行的自主闭环【工业智能系统运行：以石化领域某具体问题为例】假设调度员提出“在保证产品合格率前提下，给出未来4小时能耗最低运行方案”的需求，工业智能系统将按以下步骤运行：识别生产意图。任务规划。基于意图理解结果，主智能体将需求拆解为两项可执行的任务规划：预测能耗趋势和计算最优控制参数，并分发给专业智能体。候选控制策略生成。专业智能体调用能耗预测智能模型，对关键控制参数进行搜索，生成多组候选运行策略。首先【工业智能系统运行：以石化领域某具体问题为例】假设调度员提出“在保证产品合格率前提下，给出未来4小时能耗最低运行方案”的需求，工业智能系统将按以下步骤运行：识别生产意图。任务规划。基于意图理解结果，主智能体将需求拆解为两项可执行的任务规划：预测能耗趋势和计算最优控制参数，并分发给专业智能体。候选控制策略生成。专业智能体调用能耗预测智能模型，对关键控制参数进行搜索，生成多组候选运行策略。能耗趋势预测。专业智能体调用数字孪生模型，孪生模型实时同步底能耗趋势预测。专业智能体调用数字孪生模型，孪生模型实时同步底来源：中国信息通信研究院图2针对石化领域某具体问题的工业智能系统运行示例方案输出与人工在环决策。在多轮评估基础上，形成经验证的“能耗最推荐方案，由工程师进行必要的确认和审批后，通过应用层界PLC、DCS等控制系统执行。执行反馈与再优化。持续采集执行后的过程与质量反馈，触发策略再优化，形成“推荐、验证、执行、反馈、再优化”的闭环流程。二、技术篇：工业机理与数据智能深度融合Th技术及智能体技术构成的融合体系数字化平台技术主要涵盖数据采集、数据标注、湖仓一体与元数据治理、智能模型技术主要涉及构建专用模型的各类机器学习算法和特征工程等索增强生成等技术，以及实现模型部署优化的蒸馏与轻量化等技术，数字孪Th技术键技术，通过构建高保真的数字孪生体实现对物理世界对象的精准、智能体技术来源：中国信息通信研究院图3工业智能技术体系与核心趋势一是智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域几何、二是孪ThAI自主建模能力的不断强化，建模方式已从固“”三是工（一）智能模型实现多类型工业信息更广泛的理解与领域知识更深程度的认知境与任务的全面决策CAX几何数据、传感器时序信号、图像数3DCAD模型、2D工程图纸、传PLC代码等工业数据进行了统CAM能够即时读取几何形BOM向“专家级建议”。靠性和可解释性以基础大语言模型为代表的通用智能模型往往缺乏对工业特有由于数据量和应用场景的不同，形成了三条差异化的知识嵌入路径：（TBPB级）英伟达Cosmos3D数据与高保真合成二是基于少量现注数据有限（如万条工业高质量问答对、迭代周期紧、算力受限情“大模型底座+机器人数据微调”的技术路径构建具身智能机器人领域基础模型，能够三是贴合实操规，将特定任务的“问题－好答案－坏答案”（二）孪生与智能技术的融合实现更高效的建模、更精准的描述和更动态的进化孪生能力解耦与组件化，提高模型构建效率和灵活性生得以摆脱传统模型构建受限于CAD/CAE等单体工业软件固化流智能体”AI可在工具族内自动调用布局布线、CFD、仿真等能力。英伟达以OmniversePhysXIsaacSim、IsaacLab等应用实现智能机器人从仿真到训练再到部署的一体化开发与验证。的精准性孪Th建模方式从“人工建模”走向“工程师意图驱动的自动化建模”。工程师围绕功能需求、边界约束和评价指标等界定问题空间，AI引擎可根据工程师需求和约束，自动生成大量可制造的几AnsysPlantSimulationTh实现对真实世界更精准的描述物理信息神经网络技术PINN技术帮助企业预测热回收蒸汽发生器的运行工况，在保持高精度的前提下，深度有限元法等混合架构利用深度学习拟合复杂的基函数或多尺度映射，使孪生模型可以从数据中“学习”到难以用方程表达的物理特性，从而在粗网格上达到极精细网Ansys等领先企业已经结合智能算法优化传孪生模型实现动态可进化，持续优化决策的准确性孪Th模通“学习体”（三）工业智能体向更自主与更协同的规划执行演进程自主规划与执行工业智能体的核心演进是通过“信息查询—知识生成—工具执行”的流程辅助生产决策与操作。“设计智能体”CADFactoryTalk®PLC务目标，对问题进行初步分析、方案生成和流程衔接，但关键判断、智能体可基于工Maximo智能体能访问庞大的历史和运LogicMonitorAI智能体能主动分析设备运行数据，确定故障原因并给出解决方案，使警报减少80%。多智能体协同实现复杂工业流程调度和全局资源优化边界，目前行业内已形成两条成熟的技术落地路径：一是“中心协调器+多个执行智能体”由一个基于智能模型的核心协调器负责意图理解、任务拆解与调度，AI智能体系统采用“智能指挥家”作为代理协同作业，在指挥家的调度下协同完成全流程任务；SAP的二是“去中心化、分布式”结构，多个执行智能体自主实时完成任务与能力的对接，解接共享共同完成目标，每个智能体都拥有一定程度的自主决策能力，实现极速的局部响应。例如，亚马逊通过分布式智能模型DeepFleet（如喷涂车间因换色导致效率降低，会与其他智能体进行分布式协商，调整物料流向和任15%—20%。三、应用篇：制造模式演进与重塑AI全面融入工业制造，将驱动实现更精准自主的感知与优（一）研发设计：从效率优先走向高确定性自主性的流程变革AI与快速仿真，构建贯穿“需求、生成、仿真、迭代、反馈”的持续优化闭环，来源：中国信息通信研究院图4全生命周期一体化研发流程图设计求、标准条款和工程经验知识，将零部件结构关系、材料选型边界、AI在多目标约束下自动生成候选方案，开展方案对融合机理与工程约束的虚拟验证，实现设计即正确在设计阶段就联动工艺参数与产线能力开展面向制造的虚拟调试，加速设计与工艺迭代。一方面，方案生成后即对产品结构、热、流体等关键性能开展多物理场仿真，提前识别性能瓶颈；另一方面AI在2600种电氢动力系统架构。产品全生命周期一体化优化，加速产品创新迭代一是二是面对设计中“”的多目标难题，建立需求、方案、仿真、排程、根因分析的多智能体协同机制，三是“视觉－语言”模型用于草图风格3D全流程自动化，将传统需要数周的汽车概念设计周期压缩至分钟级。【专栏一产品全生命周期一体化优化——空客代理模型工厂】求解的计算效率。（Surrogate利用代理模型对海量设计空间进行“地毯式”AI采用代理维修与适航取证难题，即时给出精准的技术建议；在服务支持方面，通过AI力分布，在物理失效发生前预判风险，大幅缩短适航认证周期。空客代理模型工厂通过从数据到模型的端到端流程并配套完整检验验证保障，使代理模型在工程中规模化可用，从而在设计端实现减重降本、在服务端加速技术响应并降低交付与认证风险。端加速技术响应并降低交付与认证风险。来源：中国信息通信研究院图5空客代理模型工厂端到端流程（二）生产制造：走向效率与柔性多目标平衡兼顾，拓展制造边界AI赋能驱动生产全过程的范式重构，打破传统制造只能聚焦单“效率优先”的单维目标向“”来源：中国信息通信研究院图6生产制造流程与变革趋势制造工艺叠加仿真与智能优化，实现超常规极限制造一是“零成本”的工艺试错在不二是动态调优实现加工精度的极致控制进行偏差识别、趋势预测与质量三是工艺知识沉淀与自进化成持续自进化工艺管理体系，最终实现对常规制造边界的持续突破，AI开展设备、36.5%。生产管理全过程主动优化防控，实现零缺陷精益制造驱动的工艺建模与仿真对方案进行快速虚拟验证，Th产检以预测性质量控制与自动根因“事后追责”转向“事前预警与预防”MES、QMS、设备与现场系统执行，执行效果【专栏二零缺陷制造【专栏二零缺陷制造——京东方AI零缺陷生产】京东方面板制造的质量管理面临两个核心挑战：一是低效率，显示面板制造工艺复杂，工艺飞速发展，涉及的缺陷类型越来越多，人工质检效率低、准确率不足，一旦缺陷发生往往已经进入后续流程，造成返工。二是高成本，培训一名熟练的检测工程师需要数月时间，需要培训和安排大量工程师来保障产品质量，平均单产线每天需要安排36个工程师，分三班轮流工作，带来巨大的成本支出。AI融合的全面质量管理系统，探索实现零缺陷制造。检测端，实现一块大屏上上百种不同缺陷类型的同时检测。追溯端调控端来源：中国信息通信研究院图7全面质量管理系统通过构建从检测发现→根因识别→调整→验证→记录的零缺陷质量闭环56%，少少60%以上。生产资源自动调度重组，实现可重构的柔性生产一是通过全局智能编排，达成最优计划。AI实时融合订单、工二是Th产资源动态调度“横向联动”三是零成本集成的产线快速重构AI将生产策略转化为可执行程序并自动生成控制代码，AI平台，【专栏三可重构柔性生产【专栏三可重构柔性生产——上汽通用五菱“智能岛”制造体系】汽车整车制造存在产线柔性化程度不足问题，难以满足多车型生产需求，具体表现为传统产线车型导入时共用工装少、工装开发投资成本高，且产线车型切换时间长、效率低。上汽通用五菱将工艺模块解耦封装为“智能岛”，与主线分离，实现主线极AGV能调度系统。能调度系统。AI群控智能调度系统，应用分布式群控技术，实时采集数结合“岛式”自动装配模式，通过智能排序技术、AGV引导技术和2D/3D视觉、激光测量等技术应算法实现复杂检测场景的图像处理分析。3）智能设备管理。AI设备智能化管理系统，运用分布式控制系统和多类型传感器，来源：中国信息通信研究院图8智能岛柔性生产方式7824款车型，91924秒，实现了生产潜能的全面释放。（三）供应链：走向开放韧性的供应网络全面贯通供应商、制造工厂、分销中心及物流链路等要素节点，来源：中国信息通信研究院图9未来供应链体系图需求到供应的全局最优配置，快速应对市场变动改变传统“计划驱动+层层传递”的供应组织模式，形成以需求为核心的“端到端编排“牛鞭效应”一是打通市场侧实时需求数据和企业内部订单、产能、库存、交付数据，二是在此基础上，AI把需求拆解成原料/零部件保障、排产节拍、运输资源等可执行的重新规划，例如当某个供应商产能出现微小波动时，AI系统能立即的快速响应和全局最优。博世在其供应链数字化方案中大规模采用AI35%，30%。风险主动预测与异常自修复，提升供应链稳定性突破传统“被动响应”AI动生成替代料与替代供应商切换、订单优先级重排、跨工厂重分配、分销网络改道等可执行的干预组合，并对每种组合给出“代价－收益－风险情况”的量化对比。更进一步，系统把历史各类风险的应对效分布式生产网络，实现定制响应与敏捷交付一方面【专栏四：供应链端到端管理自适应优化——联想供应链智能控制塔】数据支持，许多运营决策仍依赖经验，运营决策过度依赖个人经验。另一方面作为“网络级调度者”实“资源自调度”。更长远看，微工厂将推动供应链从“以物流搬运库存”转向“以数字搬运设计与工艺”为主，即